## IMPLEMENTASI ALGORITME C4.5 UNTUK PREDIKSI PENANAMAN CABAI MERAH
Muhammad Syam Firdaus 1 , Aji Primajaya 2 ,  Asep Jamaludin 3
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang 1,2,3 muhammad.syam17155@student.unsika.ac.id
Submitted August 9, 2021; Revised November 25, 2021; Accepted November26, 2021

## Abstrak
Tanaman cabai menjadi tanaman yang paling banyak ditanam di Indonesia, karena tanaman ini dapat berbuah  dan  tumbuh  di  dataran  tinggi  maupun  di  dataran  rendah.  Setiap  tahunnya  permintaan  pasar akan  cabai  terus  meningkat,  bahkan  setiap  tahunnya  harga  cabai  cenderung  meningkat  yang  di akibatkan  pasokan  cabai  berkurang  dan  permintaan  pasar  kurang  terpenuhi.  Kegagalan  panen  yang dialami  para  petani  cabai  menyebabkan  pertumbuhan  inflasi  di  tahun  2020  sebanyak  0,31% disumbang oleh naiknya harga di sektor pangan, termasuk di dalamnya cabai rawit dan cabai merah. Fluktuasi  harga  cabai  ini  sangat  dipengaruhi  cuaca,  panen  raya,  kebijakan  perdagangan  dan momentum  yang  mengiringi.  Sesuai  dengan  latar  belakang,  tujuan  dari  penelitian  ini  untuk memprediksi penanaman cabai menggunakan algoritme C4.5. pertama proses pengumpulan data cuaca dan harga dilakukan oleh peneliti yang diambil dari DISPERINDAG, BMKG dan data harga cabai di pasaran untuk dijadikan dataset , dataset dikumpulkan dilakukan preprosessing untuk menghilangkan missing  value , outliers  data dan  juga imbalance  data ,  lalu  setelah  itu  dilanjutkan  dengan  tahap pembuatan  model,  dari  model  tersebut  dapat  memprediksi  penanaman  cabai.  Hasil  prediksi  dengan menggunakan rule dari pohon keputusan yang di dapatkan mempunyai tingkat akurasi sebesar 97,8% berdasarkan perhitungan dari prediksi menggunakan data validasi sebanyak 95 data.
Kata Kunci : Prediksi Penanaman Cabai, Algoritma C4.5 , Klasifikasi, Data Mining

## Abstract
Chili  has  been  the  most  widely  grown  plant  in  Indonesia  because  it  can  bear  fruit  and  grow  in  the highlands  and the  lowlands.  Every year  the  market  demand  for  chili  continues to  increase, even  the annual  price  of  chili  tends  to  increase  as  a  result  of  reduced  chili  supply  and  less  fulfilled  market demand. Besides, the crop failure experienced by chili farmers cause inflation growth in 2020 as much as 0.31%,  resulting from rising prices in the food sector, including the price of cayenne pepper and red  chili.  The  fluctuations  in  chili  prices  are  strongly  influenced  by  weather,  harvest  season,  trade policies and the accompanying momentum. According to the background, the purpose of this study is to  predict  chili  planting  using  the  C4.5  algorithm.  First,  the  researchers  collect  weather  and  price data taken from DISPERINDAG, BMKG, use chili price data on the market as a dataset to be later preprocessed  to  eliminate  missing  values,  data  outliers  and  imbalance  data  and  then  make  a  model that  can  predict  chili  planting.  The  prediction  results  using  the  rule  from  the  decision  tree  have  an accuracy rate of 97.8% based on the calculation of the prediction using validation data as much as 95 data
Keywords : Chili Planting Prediction, C4.5 Algorithm, Classification, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman  cabai  menjadi  tanaman  yang paling  banyak  ditanam  di  Indonesia, karena  tanaman  ini  dapat  berbuah  dan tumbuh  di  dataran  tinggi  maupun  di dataran  rendah.  Cabai  biasa  digunakan oleh  orang  Indonesia  sebagai  bumbu
masakan  dapur  yang  bercita  rasa  pedas. Setiap  tahunnya  permintaan  pasar  akan cabai  terus  meningkat,  meningkatnya kebutuhan pasar dapat dilihat dari banyaknya  makanan-makanan  yang  ada  di Indonesia  yang  memerlukan  bahan  baku cabai sebagai pelengkap. Namun
Vol. 6 No. 2 Desember 2021
persediaan cabai yang minim
mengakibatkan  harga  yang  dipatok  oleh petani  atau  pengepul  menjadi  mahal.  Jika harga cabai melonjak tinggi dan kebutuhan pasar kurang terpenuhi maka akan menimbulkan inflasi [1].
Cabai  yang  rusak  atau  busuk  dapat mengakibatkan  kegagalan  panen  yang dialami  oleh  para  petani  cabai.  Kegagalan panen  tersebut  menjadi  salah  satu  faktor penyebab dari kurangnya pasokan cabai di Indonesia.  Cabai  yang  rusak  dan  busuk tersebut diakibatkan iklim cuaca yang tidak mendukung  sehingga  buah  tidak  tumbuh dengan baik dan menyebabkan kekurangan pasokan  pada  akhir  2019  dan  terus menunggak hingga akhir tahun 2020 [2].
Kegagalan panen  yang dialami para petani cabai menyebabkan pertumbuhan inflasi di tahun  2020  sebanyak  0,31%  disumbang oleh  naiknya  harga  di  sektor  pangan, termasuk  di  dalamnya  cabai  rawit  dan cabai  merah.  Kenaikan  inflasi  disumbang oleh  cabai  rawit  yaitu  menyumbang kenaikan  sebesar  0,05  persen  di  satu  sisi cabai merah menyumbang kenaikan sebesar  0,13  persen  [3].  Perubahan  cuaca ataupun iklim dapat mempengaruhi produksi  cabai  setiap  tahunnya  seperti penelitian yang telah dilakukan oleh Ridho (2020)  dalam  penelitiannya  pada  petani cabai  di  Kota  Malang,  Kecamatan  Pakis. Penelitian tersebut menyebutkan di Kecamatan  Pakis  mengalami  penurunan produksi  buah  cabai  pada  tahun  2015 sebesar  319,6  kilogram,  yang  sebelumnya pada  tahun  2014  petani  cabai  dapat menghasilkan  505,5  kilogram  buah  cabai.
Tanaman  cabai  dapat  menghasilkan  buah cabai  yang  baik  dan  bagus  apabila  cara menanam  tanaman  cabai  tersebut  dapat disesuaikan dengan keadaan lingkungan.
Petani  dapat  membuat  rencana  sendiri untuk  budidaya  tanaman  cabainya,  agar dapat  membuat  perencanaan  tersebut petani  cabai  memerlukan  informasi  cuaca. Cuaca  menjadi  salah  satu  penyebab  besar yang  mempengaruhi  keberhasilan  dalam budidaya  tanaman  cabai,  pertumbuhan tanaman  cabai  akan  baik  jika  petani  cabai dapat  mempersiapkan  ladangnya  seperti pengairan, bedengan dan jenis cabai sesuai dengan  cuacanya.  Cuaca  sifatnya  tidak dapat  dikontrol  oleh  manusia,  oleh  karena itu  petani  hanya  dapat  mengantisipasinya dan  menyesuaikan  cara  budidaya  tanaman cabai  berdasarkan  dengan  kondisi  cuaca [5]. Waktu yang diperlukan untuk budidaya  tanaman  cabai  cukup  panjang, yaitu  sekitar  enam  bulan  dari  pembibitan sampai  masa  panen  [6]  .Oleh  karna  itu informasi  terhadap  kondisi  cuaca  yang akan datang sangat diperlukan.
Algoritme C4.5 digunakan untuk mengklasifikasi  keadaan  cuaca  dan  harga yang  nantinya  akan  menghasilkan  berupa pohon  keputusan,  dari  pohon  keputusan tersebut  akan  menghasilkan  sebuah rule atau  aturan.  Aturan  yang  didapatkan digunakan  untuk  memprediksi  data  cuaca dan  harga  sehingga  dapat  digunakan pengambilan  keputusan  untuk  menanam cabai. Data cuaca yang digunakan menggunakan  data  penelitian  sebelumnya oleh  Rosdiana  &  Rismayana  (2018)  yaitu data tahun 2011-2018 dan data terbaru dari tahun  2019  sebagai  data  tambahan  untuk wilayah Bandung. Manfaat yang diharapkan  dalam  penulisan  ini  adalah dapat  memprediksi  keputusan  penanaman cabai  secara  akurat  dengan  menggunakan algoritme  C4.5.  Penelitian  ini  mengacu pada penelitian sebelumnya oleh  Rosdiana &  Rismayana  (2018)  yang  memprediksi tanam  cabai  menggunakan  algoritme  C4.5

## Gambar 1. Inflasi di Sektor Pangan
Sumber : Tim Pengendalian Inflasi Pusat (TPIP)
dengan  hasil  akurasi  yaitu  72.2  %  dengan kriteria akurasi baik menggunakan confusion  matrix .  Berdasarkan  penelitian tersebut peneliti ingin melakukan penelitian  serupa  dengan  menggunakan algoritme  C4.5  dengan  penanganan  data seperti missing  value , outliers data dan imbalance data serta  pembagian  data menggunakan k-fold  cross  validation agar menghindari  terjadinya overfitting ,  lalu evaluasi dari model menggunakan confussion  matrix dan    mengharapkan dapat  memprediksi penanaman cabai  lebih baik lagi.
Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian  untuk  memprediksi  penanaman cabai  dibutuhkan  sehingga  diambillah judul  penelitian  “Implementasi  Algoritme C4.5  dalam  Memprediksi  Penanaman Cabai Merah”.

## 2. METODE PENELITIAN

## Teknik Pengumpulan Data
Data  diperoleh  menggunakan   teknik pengambilan data sekunder yaitu mengambil data dari situs Badan Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika (BMKG)  (https://dataonline.bmkg.go.id/) dan  Dinas  Perindustrian  dan  Perdagangan
(Disperindag)
(http://disperindag.jabarprov.go.id/)
di wilayah  Bandung,  Jawa  Barat.  Data diambil dari tahun 2011 - 2019. Data yang diambil  dari  BMKG  adalah  data  cuaca yang terdiri dari suhu rata-rata, kelembapan  rata-rata,  dan  curah  hujan, sedangkan  data  yang  di  ambil  dari Disperindag  berupa  data  harga  lokal  cabai merah  di  pasar  tradisional.  Deskripsi  data tersebut dapat dilihat pada Tabel 1

## Tabel 1. Deskripsi Data
No Atribut Tipe Data Keterangan 1 Nama Stasiun Kategorik Nama stasiun Meteorologi 2 WMO ID Numerik ID stasiun 3 Tanggal Numerik Data per hari menggunakan tanggal 4 Suhu rata-rata (°C) Numerik Suhu rata-rata yang di ukur dan di hitung rata-rata berdasarkan harian 5 Kelembapan rata-rata (%) Numerik Kelembapan rata- rata yang di ukur dan di hitung rata- rata berdasarkan harian 6 Curah hujan (mm) Numerik Curah hujan yang di ukur berdasarkan harian 7 Lamanya penyinaran matahari (jam) Numerik Lamanya matahari bersinar yang di ukur berdasarkan harian 8 Harga Jabar Numerik Data Harga cabai merah di Jawa Barat 9 Harga Lokal Numerik Data Harga cabai merah di pasar tradisional di wilayah Bandung 10 Label (tanam/tidak) Kategorik Label penanaman cabai perhariannya

## Teknik Analisis dan Pemrosesan Data
Proses  analisis  dan  pemrosesan  data menggunakan tools jupyter  notebook dan juga  menggunakan  bahasa  pemrograman python. Penelitian ini menggunakan metode Knowledge Discovery in Database (KDD)  untuk  mengolah  data. Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  merupakan metode cara memperoleh pengetahuan dari data yang ada. Data tersebut memiliki tabel yang berhubungan / terkoneksi. Pengetahuan  yang  diperoleh  dalam  proses ini  dapat  digunakan  sebagai  sumber pengetahuan untuk pengambilan keputusan [8].  Berikut  adalah  tahapan  atau  proses dalam penelitian ini pada Gambar 2.

## Gambar 2. Proses KDD
1. Data Selection
Penentuan basis data yang akan digunakan untuk prediksi merupakan tahapan pertama dalam data  mining .  Data  yang  akan digunakan adalah data penelitian sebelumnya  yang berasal dari data BMKG dari  tahun  2011  –  2019  di  wilayah Bandung,  Jawa  Barat.  Pada  tahap  seleksi data  ini,  data  yang  berasal  dari  basis  data akan  diseleksi,  sehingga  data  yang  sudah diseleksi  tersebut  akan  dianalisis  dan masuk ke tahap selanjutnya.
2. Preprocessing
Preprocessing merupakan salah satu  tahap pada data  mining yang  akan  menganalisis data  dan  melakukan  pembersihan noise pada dataset , pembersihan data pada tahap data  mining  ini  perlu  dilakukan  guna menyingkirkan data-data yang tidak diperlukan  untuk  proses  prediksi  nantinya, seperti  data outlier , imbalance data ataupun missing  value .  Penanganan  yang akan dilakukan terhadap missing value dan outliers  data yaitu  dengan  menghapus
sejumlah record yang  terdapat missing value dan  juga  menghapus outliers data
(data  yang  sebarannya  terlalu  jauh)  lalu penanganan  terhadap imbalance data  akan digunakan pendekatan re-sampling 3. Data transformation Menurut  referensi  [9]  transformasi  data adalah proses mentransformasi atau mengubah  data  ke  dalam  bentuk  yang sesuai,  agar  dapat  diproses.  Dalam  data transformation , terdapat beberapa operasi/teknik untuk melakukan transformasi data, yaitu smoothing, attribute construction, normalization,
aggregation, dan discretization dan  yang akan  digunakan  adalah discretization
karena  pada dataset penelitian  data  harus diubah dari data numerik menjadi kategorik.
4. Data Mining
Pada  tahapan  ini  data  yang  sudah  di- preprocessing akan  diolah  menggunakan metode  dari data  mining .  Pada  penelitian ini  metode  yang  digunakan  adalah  C4.5 dengan  proses  yang  telah  dijelaskan sebelumnya.  Nantinya  data  cuaca  dan harga  cabai  tersebut  akan  dianalisis  oleh sistem sehingga membentuk pohon keputusan dan dapat memprediksi penanaman  cabai  berdasarkan  rule  dari pohon keputusan tersebut.
5. Evaluation/Representation Knowledge Tujuan  akhir  dari  tahap  ini yaitu memproyeksikan  informasi  yang  berguna bagi  pengguna  yang  memakainya.  Hasil akhir berupa model yang dibuat menggunakan  algoritma  C4.5,  evaluasi yang  dihasilkan  oleh  model  yang  di- training yaitu  berupa  nilai  akurasi, precission , recall dan f1score dari pengujian  menggunakan decission  tree classifier dan pembagian data menggunakan k-fold cross validation .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Seleksi Data
Tidak  semua  atribut  pada  data  yang  telah dikumpulkan  digunakan  untuk  proses pengolahan data  mining. Maka  dilakukan proses data selection atau seleksi data yang bertujuan  untuk  menganalisis  data-data yang  relevan  dan  memilih  atribut  atau variabel yang berpengaruh pada data cuaca dan  harga  cabai  dalam  memprediksi penanaman  tanaman  cabai.  Atribut  pada data  yang  dipilih  akan  dioleh  terlihat  pada Tabel 2.

## Tabel 2. Atribut Terpilih
No Atribut Terpilih Detail Penggunaan 1 Suhu rata-rata (°C) Atribut Penjelas 2 Kelembapan rata-rata (%) Atribut Penjelas 3 Curah hujan (mm) Atribut Penjelas 4 Harga Atribut Penjelas 5 Label (tanam/tidak) Atribut Target / Kelas Target Atribut suhu, kelembapan, dan curah hujan dipilih karena sangat berpengaruh terhadap pertumbuhan tanaman cabai, serta berpengaruh  terhadap  waktu  penanaman cabai.  Atribut  yang  tidak  digunakan  akan dihapus dan data  yang terpilih akan diolah menggunakan  algoritma  klasifikasi  yaitu algoritma  C4.5  yang  nantinya  akan menghasilkan  sebuah  pohon  keputusan, dan  pohon  tersebut  akan  menjadi rule , yang nantinya dapat memprediksi penanaman cabai.
Data Preprocessing Preprocessing merupakan salah satu tahapan  penting  pada  proses mining dikarenakan  data  yang  digunakan  dalam proses mining tidak  selamanya  dalam kondisi yang ideal untuk diproses terkadang  pada  data  tersebut  terdapat berbagai permasalahan yang dapat mengganggu  hasil  dari  proses mining itu
sendiri  diantarainya  seperti missing  value , outliers, dan imbalance  data. Setelah melihat  dan  menganalisis  data  yang  ada pada  tahapan data  preprocessing dengan data  yang  ada  yaitu  data  penelitian sebelumnya  yang  telah  diseleksi  dan ternyata  harus  dilakukan  penanganan terhadap outliers data, missing  value dan juga penanganan imbalance data .
a. Penanganan Outliers Data Pada dataset yang  sudah  diseleksi,  data memiliki  outliers  yang  perlu  ditangani, outliers pada dataset dapat  dilihat  pada atribut pada Tabel 3.
Tabel 3. Outliers Data Nama Atribut Min Max Average Suhu 21 26 23.5 Kelembapan 20 8888 4454 Curah Hujan 0 8888 4444 Harga 21000 94000 57500
Data  yang  outliers  dapat  divisualisasikan melalui grafik, salah satunya adalah scatter plot,  sebaran  data  harga  terhadap  suhu dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Sebaran Data Atribut Harga
Pada Gambar  3 terlihat  harga  memiliki sebaran  data  yang  padat,  akan  tetapi  data tersebut  memiliki outliers data,  yang sebarannya  terlalu  jauh,  data  tersebutlah yang  harus  ditangani  agar  data  tidak memiliki noise yang  nantinya  akan berpengaruh terhadap model data mining . Penanganan  pada outliers data  tersebut adalah,  dengan  menghapus range yang terlalu jauh, seperti max value pada atribut kelembapan dan curah hujan  yang bernilai
Vol. 6 No. 2 Desember 2021
8888, lalu pada atribut harga dengan range antara  25000  –  72000  saja  sisanya  yang melebihi range tersebut  akan  dihapus. Setelah melalui tahap outliers data, jumlah dataset menjadi 785.
b. Penanganan Missing Value
Pada dataset yang sudah diseleksi, ternyata masih  memiliki missing value pada atribut suhu,  kelembapan  dan  juga  curah  hujan, dapat  dilihat  keterangan missing  value pada atribut pada Gambar 4
Gambar 4. Missing Value
Penanganan  pada  data missing  valu e tersebut  yaitu  peneliti  menggunakan  nilai rata-rata  setiap  bulannya,  misalkan  ada data missing pada  atribut  suhu  pada  bulan juni tahun  2014,  berarti  tinggal  dirata- ratakan  nilai  suhu  pada  bulan juni tahun 2014  lalu  isi  kolom  yang missing tersebut pada atribut suhu.
c. Penanganan Imbalance Data
Dataset setelah  diteliti  kembali  ternyata memiliki ketidakseimbangan
data, terdeteksi  bahwa  data  yang  memiliki  label “tanam”  memiliki  jumlah  data  yaitu sebanyak  360,  sedangkan  label  “tidak” memiliki  jumlah  data  lebih  banyak  yaitu sebanyak  421.  Penanganan  yang  peneliti lakukan adalah dengan melakukan pendekatan re-sampling yaitu under- sampling .  Cara under-sampling dalam menangani imbalance data ini yaitu dengan cara  mengurangi  data  pada class yang besar  agar  seimbang  dengan  class  yang kecil, akan tetapi memiliki ketentuan yaitu hanya dapat dilakukan apabila jumlah data antar class tidak  terlalu  jauh  agar  cara tersebut  efektif. Pada penelitian ini dataset antar  classnya  memiliki  selisih  yang  tidak terlalu  jauh  sehingga  bisa  menggunakan
cara under-sampling ini dengan mengurangi  class  yang  besar  yaitu  class “tidak”,  sehingga  saat  ini dataset yang digunakan sama-sama memiliki 360
jumlah data setiap class -nya.

## Data Transformation
Tahapan transformation merupakan tahapan  perubahan  data  ke  dalam  bentuk sesuai  yang  diinginkan  dengan  kebutuhan yang  ada.  Pada dataset data  yang  akan dilakukan  transformasi  yaitu  pada  atribut label  dikarenakan  pada  proses  evaluasi pada python label  harus  menggunakan numerik.
Tabel 4. Perubahan Data pada Atribut Label No Label Perubahan 1 Tanam 1 2 Tidak 0
Perubahan  tersebut  akan  diterapkan  pada dataset yang  memiliki  jumlah  360 class “tanam”  diganti  menjadi  nilai  1,  dan  360 lainnya  dengan class “tidak”  diganti menjadi nilai 0.

## Data Mining
Data  telah  melewati  beberapa  tahap diantaranya tahap selection, preprocessing, dan transformation kemudian  dilakukan permodelan. Teknik pemodelan data mining yang  dipilih  adalah  klasifikasi prediksi  dengan  menggunakan  algoritma C4.5. Klasifikasi algoritma C4.5 digunakan untuk  mencapai  tujuan  awal  penelitian yaitu memprediksi penanaman cabai.
Implementasi algoritma C4.5 menggunakan bahasa pemrograman python dengan  bantuan  IDE  atau text  editor jupyter  notebook guna  membuat  model klasifikasi  dengan  metode  C4.5  dan  juga dapat  memprediksi  penanaman  cabai. Model yang dibuat menggunakan Decission  tree  classifier,  sebuah  library dari  sklearn  yang  dapat  memproses  data
menggunakan algoritma decission tree, lalu data akan dibagi menjadi data uji dan data latih.  Pembagian  data  uji  dan  data  latih tersebut menggunakan kfolds cross validation  dengan  nilai  k=10,  sehingga nantinya    akan  terdapat  10  skenario pengujian  dengan  data  uji  dan  data  latih yang  berbeda  beda.  Proses  split  data menggunakan  kfolds  cross  validation dengan nilai k=10 yang berarti terdapat 10 skenario  pengujian.  Terdapat  10  skenario pengujian  dengan  data  uji  dan  data  latih yang berbeda-beda. Berikut adalah penjelasan mengenai skenario yang dilakukan.  Berikut  adalah  contoh  untuk skenario pertama:
1. Skenario 1

## Tabel 5. Hasil Prediksi Skenario 1
Actual Tanam Actual Tidak Pred. Tanam 36 0 Pred. Tidak 0 36
Berdasarkan  hasil  pada Tabel  5 terlihat bahwa  sebanyak  36  data  diprediksi “Tanam”  dengan  valid  kemudian  36  data diklasifikasikan  “Tidak”  dengan  valid. Setelah  diketahui  hasil  dari  prediksi tersebut,  maka  dapat  diketahui  nilai accuracy, recall, precision dan f1score .
TP TN accuracy TP TN FP FN      1 36 36 72   
Precission, recall dan f1score class tanam pada skenario 1
6 1 3 36 0 TP precission TP FP      36 1 36 0 TP recall TP FN      2* * 2*1*1 1 1
1 1 recall precission f score recall precission     
Precission, recall dan f1score class tidak pada skenario 1
6 1 3 36 0 TP precission TP FP      36 1 36 0 TP recall TP FN     
2* * 2*1*1 1 1
1+1 recall precission f score recall precission    
Dalam  skenario  pertama  ini  mendapatkan akurasi  sempurna,  jika  dapat  memprediksi semuanya  maka  precisson,  recall  dan f1score  pun  akan  bernilai  sama.  Terdapat 10 skenario pengujian yang dilakukan pada penelitian  ini,  penulis  hanya  menjelaskan detail pada skenario pertama saja, selanjutnya  skenario  2  sampai  skenario  10 cara  dan  rumusnya  sama  persis  dengan skenario  pertama  namun  hasil  akurasi, precission,  recall  dan  f1score  berbeda karna setiap skenario memiliki data uji dan data  latih  yang  berbeda-beda.  Berikut adalah  hasil  evaluasi  dari  10  skenario pengujian pada Tabel 6 .
Tabel 6. Hasil Evaluasi
Sk Akurasi Precission Recall F1score 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 3 1 1 1 1 4 1 1 1 1 5 0.98611111 0.97297297 1 0.98630137 6 1 1 1 1 7 0.97222222 0.94736842 1 0.97297297 8 0.98611111 0.97297297 1 0.98630137 9 1 1 1 1 10 1 1 1 1
Keterangan:
SK = Skenario
Terlihat pada Tabel 6 , selain skenario 5, 7, 8 memiliki nilai akurasi, precission, recall, dan  f1score yang  sempurna,  akan  tetapi model  yang  dibuat  belum  tentu  sempurna, setelah melakukan skenario terhadap cross validation ,  maka  seluruh  proses  dari skenario  pertama  sampai  akhir  dirata- ratakan  tingkat  akurasinya  dari  proses cross validation tersebut, dan hasil akurasi rata  ratanya  adalah  0.9944444, precission mendapatkan  skor  rata-rata  0,989331436, recall mendapatkan  nilai  rata-rata  1  dan f1score mendapatkan score rata-rata 0,994557571.
1. Evaluasi
Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan metodologi KDD (Knowledge Discovery in Database) yang  memiliki  tahapan  lima yaitu, data  selection,  data  processing, transformation, data mining, dan evaluation .  Dari  skenario  yang  sudah dilakukan,  algoritma  C4.5  menghasilkan suatu  pemodelan  pohon  keputusan  yang berupa  beberapa rule atau  aturan  untuk
penelitian ini.
Gambar 5. Pohon Keputusan
Berdasarkan  pohon  keputusan  tersebut yang  dibangun  oleh  algoritma  C4.5 mengenai  prediksi  tanam  cabai  di  wilayah Bandung, Jawa Barat, menghasilkan sejumlah aturan atau rule sebagai berikut:
a. JIKA Suhu <= 2.500 Maka tidak
b. JIKA  Suhu  >  2.500  dan  Kelembapan  > 80.500 MAKA tidak
c. JIKA Suhu > 2.500 dan Kelembapan <= 80.500  dan  Curah  Hujan  >  1.500 MAKA tidak
d. JIKA Suhu > 2.500 dan Kelembapan <= 80.500  dan  Curah  Hujan  <=  1.500  dan Kelembapan <= 59.500 MAKA tidak
e. JIKA Suhu > 2.500 dan Kelembapan <= 80.500  dan  Curah  Hujan  <=  1.500  dan Kelembapan  >  59.500  dan  Harga <=29.500 MAKA tidak
f. JIKA Suhu > 2.500 dan Kelembapan <= 80.500  dan  Curah  Hujan  <=  1.500  dan Kelembapan  >  59.500  dan  Harga >29.500  dan  Harga  >  57.500  MAKA tidak
g. JIKA Suhu > 2.500 dan Kelembapan <= 80.500  dan  Curah  Hujan  <=  1.500  dan
Kelembapan  >  59.500  dan  Harga >29.500  dan  Harga  <=  57.500  dan
Kelembapan >62.500 MAKA tanam h. JIKA Suhu > 2.500 dan Kelembapan <= 80.500  dan  Curah  Hujan  <=  1.500  dan Kelembapan  >  59.500  dan  Harga >29.500  dan  Harga  <=  57.500  dan Kelembapan <= 62.500 dan Kelembapan <= 61.500 MAKA tidak i. JIKA Suhu > 2.500 dan Kelembapan <= 80.500  dan  Curah  Hujan  <=  1.500  dan Kelembapan  >  59.500  dan  Harga >29.500  dan  Harga  <=  57.500  dan Kelembapan <= 62.500 dan Kelembapan  >  61.500  dan  Harga  >  49 MAKA tidak j. JIKA Suhu > 2.500 dan Kelembapan <= 80.500  dan  Curah  Hujan  <=  1.500  dan Kelembapan  >  59.500  dan  Harga >29.500  dan  Harga  <=  57.500  dan Kelembapan <= 62.500 dan Kelembapan > 61.500 dan Harga <= 49 MAKA tanam
Vol. 6 No. 2 Desember 2021
Setalah  mendapatkan rule ,  selanjutnya akan  dilakukan  uji  coba  teradap  model tersebut  menggunakan sample data  baru yang belum diketahui  prediksinya. Sampel yang digunakan yaitu data cuaca dan harga tahun 2020.
Uji  coba  dilakukan  menggunakan python dengan  pengetesan  dilakukan  dengan menggunakan  data  lain.  Hasil  percobaan tersebut  diketahui  jika  pemodelan  yang dihasilkan algoritma
C4.5 dapat memprediksi 95 data baru tersebut  dengan memberikan keterangan berupa penanaman cabai,  data  baru  tersebut  merupakan  data yang dibagi pada dataset sebelumnya.

## Gambar 6. Hasil Prediksi Data Baru
Hasil  prediksi  menggunakan  95  data  baru pada  tahun  2020  yang  sudah  dihapus labelnya,  pada  sistem  mendeteksi  terdiri dari  60  terprediksi  tidak  tanam,  dan  35 terprediksi tanam. Pada Gambar 6 terlihat label  masih  menggunakan  tipe  data numerik,  angka  0  menunjukkan  bahwa sistem memprediksi class “tidak” sedangkan  angka  1  menunjukkan  bahwa sistem memprediksi class “tanam”. Berikut hasil prediksi data yang baru disandingkan dengan label aktualnya.
Tabel 7. Hasil Prediksi Validasi Data
No Suhu Klmbp CH Hrg LA LP
1 23.6 65 0 28.75 tidak tidak 2 23.5 74 0 28.75 tidak tidak 3 23.8 76 29.3 36 tidak tidak
4 24.3 72 0 36 tanam tanam 5 24 72 0 36 tanam tanam
6 23.7 68 0 36 tidak tidak 7 23.3 70 0 36 tidak tidak 8 23.8 72 0 37.5 tidak tidak 9 24.6 70 0 35.65 tanam tanam 10 23.4 77 1.9 36.9 tidak tidak 11 24.2 71 0 36.25 tanam tanam 12 24 72 0 36.25 tanam tanam 13 24.5 73 0.8 36.25 tanam tanam 14 24.7 71 0 36.25 tanam tanam 15 24.5 63 0 36.25 tanam tanam 16 23.6 68 0 36.25 tidak tidak 17 24.3 65 0 36.25 tanam tanam 18 24.5 70 0 35.4 tanam tanam 19 25.1 66 0 35.4 tanam tanam 20 25.2 69 0 35.4 tanam tanam 21 25.9 61 0 35.4 tanam tanam 22 24.6 64 0 36.65 tanam tanam 23 24 52 0 35.9 tidak tidak 24 24.3 64 0.3 35 tanam tanam 25 22.6 74 0.9 35 tidak tidak 26 23.6 62 0 35 tidak tidak 27 24.3 68 0 35 tanam tanam 28 23.1 79 12 35 tidak tidak
29 23.3 81 12.9 35 tidak tidak
30 23.5 81 1.3 35 tidak tidak 31 21.9 91 4.2 34.5 tidak tidak 32 24.3 79 10.7 34.5 tanam tanam 33 23.5 80 1.8 34.5 tidak tidak 34 23.8 80 56 34.5 tidak tidak
35 24.2 81 13.3 34.5 tidak tidak 36 24.2 79 13 34.15 tanam tanam 37 22.8 87 7.8 34.15 tidak tidak 38 23.7 77 39.1 34.15 tidak tidak 39 24.7 76 0 35.65 tanam tanam 40 25.3 71 0 37.75 tanam tanam 41 22.1 86 0 37.75 tidak tidak 42 23.6 78 25.9 37.75 tidak tidak 43 22.9 85 0.1 44.15 tidak tanam 44 23.9 83 20.5 44.15 tidak tidak
Vol. 6 No. 2 Desember 2021
45 23.2 83 2 44.15 tidak tidak 46 24 75 20 44.15 tidak tidak
47 24.2 76 0 44.15 tanam tanam 48 25.6 67 5.8 44.15 tanam tanam
49 24.3 72 0 44.15 tanam tanam
50 22.8 84 0 40 tidak tidak 51 23.5 85 7.5 38.25 tidak tidak 52 24.1 80 19.8 37.75 tanam tanam 53 23.2 85 34 37.9 tidak tidak 54 24.5 75 9.7 37.9 tanam tanam 55 24.2 75 0.3 37.9 tanam tanam 56 23.2 79 0.5 37.9 tidak tidak 57 22.3 80 26 35.9 tidak tidak 58 24 78 36 35.9 tidak tidak
59 23.7 80 12.8 34.5 tidak tidak 60 22.8 89 7.4 34.5 tidak tidak 61 23.3 84 13 34.5 tidak tidak 62 22.2 90 34.7 34.5 tidak tidak 63 23.4 86 8.8 34.5 tidak tidak 64 23.9 77 0.3 34.15 tidak tidak 65 25.3 69 0 35 tanam tidak
66 24.1 56 0 35 tidak tidak
67 24 71 0 35 tanam tanam
68 24.6 74 0 35 tanam tanam
69 23.4 87 0.4 35 tidak tidak 70 23.2 86 13.7 35 tidak tidak
71 23.1 89 26.5 36.25 tidak tidak
72 22.1 92
38.5 36.25 tidak tidak
73 22.8 83
15.8 36.25 tidak tidak
74 22.5 88 2.3 36.25 tidak tidak 75 21.6 90 65 36.25 tidak tidak 76 23.7 83 50.6 42.25 tidak tidak
77 23.8 80 32.7 42.25 tidak tidak 78 21.9 91 16.2 42.25 tidak tidak 79 23.1 83 17.3 42.25 tidak tidak 80 23.5 85 23.6 42.25 tidak tidak 81 23.2 84 1.6 44.65 tidak tidak 82 22.2 88 42 46.9 tidak tidak 83 23.1 84 8.5 46.9 tidak tidak
84 22.7 86 5.7 46.9 tidak tidak
85 22.8 82 10.9 46.65 tidak tidak 86 23.2 79 5 46.65 tidak tidak
87 23.5 87 13.2 46.65 tidak tidak 88 24.7 75 5.8 46.65 tanam tanam
89 24.7 69 0 41.25 tanam tanam
90 24 71 7 48.25 tanam tanam
91 23.5 78 0 48.25 tidak tidak 92 22.8 86 7.2 45.9 tidak tidak 93 23.1 81 34.8 45.9 tidak tidak
94 24 78 0.5 44 tanam tanam
95 21.7 90 9.2 44 tidak tidak Keterangan: Klmbp = Kelembapan CH = Curah Hujan Hrg = Harga LA = Label Aktual LP = Label Prediksi Setelah disandingkan dengan label aktualnya lihat dengan seksama label  yang diprediksi oleh sistem  hampir  sama persis, namun  dalam  prediksi  tersebut  memiliki  2 kesalahan  yaitu  pada  nomor  65  dan  43 yang  tidak  sama  dengan  label  sebenarnya dan  93  data  sisanya  terprediksi  dengan baik yang artinya sistem dapat memprediksi  penanaman  cabai  dengan baik.  Pada  tes  menggunakan validation data  ini  untuk  menunjukkan  bahwa  model yang dibuat merupakan good fitting .

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka dapat  disimpulkan bahwa algoritme  C4.5  dapat  digunakan  untuk memprediksi  penanaman  cabai  dengan menggunakan  beberapa  teknik  seperti cross  validation untuk splitting data  dan juga confussion matrix untuk melihat hasil prediksi.
Hasil  penelitian  yang  telah  dilaksanakan menggunakan  algoritma  C4.5  diterapkan dengan  eksperimen  menggunakan k-fold cross  validation dengan  jumlah  k  =  10, maka  dari  itu  pengujian  ini  memiliki  10 skenario  pengujian  dan  10  skenario pembagian dataset .  Pembagian dataset menghasilkan  nilai  akurasi, precision, recall,  f1score yang  berbeda-beda  tiap pembagian  datanya  dengan  kata  lain pembagian data berpengaruh terhadap hasil dari algoritma C4.5. Performansi algoritma C4.5  diukur  menggunakan  nilai  akurasi,
precision,  recall,  f1score .  Pengujian  10 skenario  tersebut  menghasilkan  tingkat akurasi rata-rata yaitu 0.9944444,
precission  mendapatkan  skor  rata-rata 0,989331436,  recall  mendapatkan  nilai rata-rata  1  dan  f1score  mendapatkan  nilai rata-rata  0,994557571.  Berdasarkan  model yang  sudah  di  buat  maka  dilakukan pengujian prediksi menggunakan rule yang sudah  tercipta  dari  pohon  keputusan  dan juga pengujian menggunakan data validasi (data  yang  tidak  dilatih  oleh  model) sebanyak  95  data  dan  menghasilkan prediksi  yang  baik  dengan  93  data terprediksi benar dan 2 yang salah dan jika di  hitung  akurasi  dari  prediksi  tersebut menghasilkan akurasi sebesar 0,978947368

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Hamid,  A.  (2020,  November  25). AACI  sebut  kurangnya  pasokan  jadi penyebab kenaikan harga cabai merah. Industri Kontan . Available: https://industri.kontan.co.id/news/aaci- sebut-kurangnya-pasokan-jadi- penyebab-kenaikan-harga-cabai- merah.
[2]  Suhanto. (2020, November 25). Harga cabai  yang  melambung  diprediksi bertahan hingga akhir februari. Nasional Kontan. Available:
https://nasional.kontan.co.id/news/har ga-cabai-yang-melambung-diprediksi- bertahan-hingga-akhir-februari
[3]  Suhariyanto.  (2020,  Februari  3)  BPS: Inflasi Januari 0,39 persen dipengaruhi kenaikan  harga  cabai . Bisnis  Tempo.
Available:
https://bisnis.tempo.co/read/1302831/b ps-inflasi-januari-039-persen- dipengaruhi-kenaikan-harga-cabai.
[4]  M.  Nukman  Ridho,  &  Nur  Edy  S.,
"Pengaruh  perubahan  iklim  terhadap produktivitas  tanaman  cabai  rawit
(Capsicum frutescens L.) di
Kabupaten  Malang  the  effect  of  the climate  change  on  cayenne  pepper (Capsicum frutescens L.)
productivities  in  Malang  Regency," Jurnal  Produksi  Tanaman , vol.  8,  no.
3 , pp. 304-314, 2020.
[5] H.  Imtiyaz,  B.  H.  Prasetio,  and  N. Hidayat, “Sistem Pendukung Keputusan Budidaya Tanaman Cabai  Berdasarkan  Prediksi  Curah Hujan,” J-PTIIK ,  vol.  1,  no.  9,  pp. 733–738, 2017.
[6] Sumbar. (2018, April 24). Budidaya
Tanaman  cabai.  Sumbar  Litbang. Available: https://sumbar.litbang.pertanian.go.i d/index.php/info-tek/1267- budidaya-tanaman-cabai http://sumbar.litbang.pertanian.go.id [7] D.  Rosdiana  and  A.  H.  Rismayana, “Prediksi  waktu  tanam  cabai menggunakan algoritma c4.5,” SINTAK , pp. 436–442, 2018.
[8] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4.5,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213– 219, 2017.
[9] E.  P.  Cynthia  and  E.  Ismanto, “Metode  Decision  Tree  Algoritma C.45  Dalam  Mengklasifikasi  Data Penjualan  Bisnis  Gerai  Makanan Cepat  Saji,” Jurasik  (Jurnal  Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 3, no.
July, pp. 1-13, 2018, doi:
10.30645/jurasik.v3i0.60. [10]  Tim  Pengendalian  Inflasi  Pusat (TPIP). (2020, Januari 20) Koordinasi pengendalian inflasi tahun 2020. Bank Indonesia. Available: https://www.bi.go.id .https://www.bi.go.id/id/moneter/ko ordinasi-pengendalian- inflasi/highlight news/Pages/Analisis-Inflasi-Januari- 2020.aspx.